IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KELAYAKAN KREDIT RUMAH (KPR) MENGUNAKAN ALGORITMA C4.5
( STUDI KASUS : PT. ARCON REALTINDO)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Satya Negara Indonesia
Author
Mustarizin, Sahrul
Subject
Technology (General)
Datestamp
2022-09-30 01:45:29
Abstract :
Proses perhitungan kelayakan nasabah pada PT.Arcon Realtindo yang akan mengajukan kredit perlu dilakukan proses atau perhitungan - perhitungan secara teliti dan detail. Salah satu bank yang memberikan layanan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) memerlukan proses penanganan yang cepat dan tepat dalam menentukan calon nasabah yang diterima atau ditolak. Sehingga dibutuhkan suatu sistem yang mendukung untuk memudahkan analis kredit dan marketing dalam perhitungan kelayakan nasabah. Untuk mengimplementasikan sistem diperlukan suatu metode. Metode pohon keputusan adalah suatu metode yang digunakan untu pengklasifikasian data. Dalam pemilihan calon nasabah KPR dengan menggunakan nilai-nilai variabel kredit yang dimasukkan terlebih dahulu berupa kategori-kategori kredit yang dibutuhkan yaitu umur, penghasilan, harga rumah, jangka waktu, pinjaman bank lain dan blacklist bank, kemudian dikategorikan lagi menjadi 5 kategori variabel kredit yaitu usia, penghasilan, pinjaman bank lain, harga rumah dan blacklist bank, teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan dengan algoritma C4.5 maka akan di hasilkan beberapa rule atau pengetahuan dari suatu kasus.
Proses perhitungan kelayakan nasabah pada PT.Arcon Realtindo yang akan mengajukan kredit perlu dilakukan proses atau perhitungan - perhitungan secara teliti dan detail. Salah satu bank yang memberikan layanan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) memerlukan proses penanganan yang cepat dan tepat dalam menentukan calon nasabah yang diterima atau ditolak. Sehingga dibutuhkan suatu sistem yang mendukung untuk memudahkan analis kredit dan marketing dalam perhitungan kelayakan nasabah. Untuk mengimplementasikan sistem diperlukan suatu metode. Metode pohon keputusan adalah suatu metode yang digunakan untu pengklasifikasian data. Dalam pemilihan calon nasabah KPR dengan menggunakan nilai-nilai variabel kredit yang dimasukkan terlebih dahulu berupa kategori-kategori kredit yang dibutuhkan yaitu umur, penghasilan, harga rumah, jangka waktu, pinjaman bank lain dan blacklist bank, kemudian dikategorikan lagi menjadi 5 kategori variabel kredit yaitu usia, penghasilan, pinjaman bank lain, harga rumah dan blacklist bank, teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan dengan algoritma C4.5 maka akan di hasilkan beberapa rule atau pengetahuan dari suatu kasus.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
